「Lianqi」NVIDIA

Das Wetter in Peking dieses Jahr ist etwas exzentrisch. Dank der kalten Wirbel ist es zwar fast 30 Grad warm, aber das furchtbare „Saunawetter“ ist bisher nicht gekommen.

Deshalb war es für die Menschen, die auf der vierten Chain Expo im Internationalen Messezentrum in Shunyi teilnahmen, nicht allzu schwierig.

Ähnlich wie bei allen Messen in den letzten zwei Jahren war KI das wichtigste Thema der gesamten Messe. Daher ist es nicht überraschend, dass NVIDIA als Aussteller aufgetaucht ist.

Es ist immer noch die cybernetische Grünfarbe und das vertraute Dreieckssymbol. Die NVIDIA-Bühne auf der Chain Expo kann als eine Miniaturversion der GTC 2026 angesehen werden. Während die Menschen sich fragten, was Jensen Huang genau gegessen hat und ob das neueste KI-Rechenleistungschip von NVIDIA auch auf diesen riesigen Markt außerhalb verkauft werden kann, zeigt die NVIDIA-Bühne eine andere Tatsache – von der Energie, den Chips, der KI-Infrastruktur, den Modellen bis hin zur Anwendungsebene gibt es in der von der Firma vorgeschlagenen KI-Ökosystem der „fünf Etagen Kuchen“ viele Möglichkeiten zur Zusammenarbeit, die weit über das bloße „Verkaufen von Karten“ hinausgehen.

Die Welt der Roboter

Ähnlich wie bei allen Technologiemessen sind Roboter immer der größte Höhepunkt. Auf der NVIDIA-Bühne sind es ebenfalls diese weißen, armlosen Roboterprodukte, die am meisten auf sich aufmerksam machen.

Auf der NVIDIA-Bühne wurden die Roboter- und Roboterhundeprojekte von ZHIYUAN, ZHONGJIAN TECHNOLOGY und YINHE UNIVERSAL auf einer Drehscheibe platziert, damit die Leute sie von 360 Grad betrachten können. Außerdem können die Besucher sich anmelden, um auf die Bühne zu gehen und mit den Robotern zu interagieren.

Roboter sind die Stars auf der Bühne | Bildquelle: GeekPark

Am Ende der GTC-Konferenzen in den letzten Jahren war es immer Jensen Huang, der mit kleinen Robotern interagiert hat, was zeigt, wie wichtig die robotergestützte KI in NVIDIA's zukünftigem Plan ist.

In gewissem Sinne ist NVIDIA's Design in der robotergestützten KI ein Abriss seiner KI-Vollkettenstrategie – NVIDIA hat nicht nur Chips wie Orin und Thor, die in Robotern und intelligenter Fahrweise verwendet werden können, sowie die dahinter liegende Jetson Edge Computing Platform, sondern auch die NVIDIA Isaac GR00T Humanoid Robot Development Platform und die Weltmodelle (World Model), darunter Cosmos 3. Entwickler können auch Isaac Sim verwenden, um Roboter in einer virtuellen Umgebung zu trainieren.

Die Mitarbeiter von YINHE UNIVERSAL und ZHONGJIAN TECHNOLOGY haben GeekPark erzählt, dass sie in ihren Produkten NVIDIA-Chips verwendet haben, aber die Modelle sind selbst entwickelt. Im Vergleich zu diesen bereits relativ reifen Roboternunternehmen kann NVIDIA's „Paketangebot“ offensichtlich helfen, dass ein normaler Entwickler bei der Entwicklung von Roboternprodukten in der Anfangsphase schnell starten kann.

Auf den Ständen von Geely und Volvo wurden die Partnerzeichen von NVIDIA aufgestellt | Bildquelle: GeekPark

Nicht nur bei den Robotern, sondern auch im Bereich der intelligenten Autos in Halle E2 können Sie auf den Ständen von Geely und Volvo grüne Etiketten sehen, die ihre Partnerschaft mit NVIDIA anzeigen – NVIDIA's Thor-Chips sind immer noch das Symbol für hochwertige intelligente Fahrweise in China.

KI für die Wissenschaft

Die Grundlagenforschung in Hochschul-Laboratorien war einst der Grundstock von NVIDIA's „beschleunigter Berechnung“. Von der Erforschung und Vorhersage des Erdklimas bis hin zur Entwicklung neuer Medikamente hat NVIDIA's Chips und Rechenleistung einen unauslöschlichen Eindruck auf die KI für die Wissenschaft hinterlassen.

Im Bereich Healthcare auf der NVIDIA-Bühne repräsentieren die Präsentationen von drei Partnern genau drei verschiedene Wege der KI-Entwicklung neuer Medikamente.

WeComput ist ein Unternehmen, das Pharmaunternehmen eine plattformbasierte Entwicklung bietet und verschiedene Molekülformen wie kleine Moleküle, Peptide, Antikörper und Nukleinsäuremedikamente abdeckt. Der Mitarbeiter auf der NVIDIA-Bühne hat GeekPark erzählt, dass WeComput's Plattform bereits in der Lage ist, die Berechnungsschritte im Medikamentenentwicklungsprozess einfach durch „Ziehen und Klicken“ zu erledigen. Es ist sogar ein Agent integriert, so dass die Forscher die Plattform durch Gespräche bedienen können. Viele große Pharmaunternehmen in China haben bereits die private Version von WeComput implementiert – durch die All-in-One-Lösung mit NVIDIA-Chips laufen die Rechenleistung, die Algorithmen und die Plattform vollständig im Unternehmen ab.

XtalPi geht einen anderen Weg. Es hat die KI-Berechnung und das automatisierte Labor zu einem geschlossenen Kreislauf kombiniert – das KI-Modell gibt Vorhersagen, das automatisierte Labor führt Hochdurchsatz-Validierungen durch, und die Daten werden wieder an das Modell zurückgesendet. So wird der Medikamentenentdeckungsprozess beschleunigt. Neben neuen Medikamenten hat XtalPi diese Methodik auch auf den Bereich der neuen Materialien und Energie erweitert.

Deepwise's Ansatz ist eher „Full-Stack“. Sie haben einen dreistufigen Ansatz von „Lesen, Rechnen, Handeln“ vorgeschlagen – „Lesen“ ist die Literaturrecherche und die Entdeckung von Zielpunkten, die von KI-Wissenschaftlern angetrieben wird; „Rechnen“ ist die Berechnung und Vorhersage auf der Grundlage von KI und physikalischer Simulation (z. B. Molekulardynamik, Freien-Energie-Perturbation); „Handeln“ ist die Verbindung von Instrumenten durch das UniLab-Intelligente Labor und die Verwaltung des Experimentierprozesses durch Agenten, um Hochdurchsatz-Validierungen im geschlossenen Kreislauf durchzuführen. Deepwise's Kooperationsbereich ist nicht nur auf die Medizin beschränkt. Die Zusammenarbeit mit CATL bei den Batterieelektrodenmaterialien ist auch eine ihrer wichtigen Richtungen.

Die neue Ära des AIPC

Für die Menschen, die bereits KI verwenden, ist die „Token-Steuer“ ein Dorn im Auge. Viele versuchen, Open-Source-Modelle auf ihren lokalen Maschinen auszuführen – was unweigerlich zu der Frage führt, ob die lange vernachlässigte Branche der persönlichen Computer eine Renaissance erleben wird.

Auf der NVIDIA-Bühne hat der Lenovo Yoga Pro 9n, ein Laptop in Zusammenarbeit mit NVIDIA, viele Blicke auf sich gezogen. Mit dem NVIDIA RTX Spark ist dieser anscheinend ganz normal aussehende Laptop zu einem KI-Monster auf dem Schreibtisch des Durchschnittsmenschen geworden, der eine Rechenleistung von 1 Petaflop und 128 GB Arbeitsspeicher hat.

Der Lenovo Yoga Pro 9n mit RTX Spark | Bildquelle: GeekPark

Tatsächlich hat NVIDIA vor weniger als einem Monat vor der Eröffnung der Chain Expo auf der Computex 2026 eine Bombe geworfen – es hat offiziell seinen PC-Prozessor RTX Spark (interner Code Name N1X) vorgestellt. Dieser SoC basiert auf der Arm-Architektur und wurde in Zusammenarbeit mit MediaTek entwickelt. Er verwendet die 3nm-Technologie von TSMC und integriert einen 20-Kern-Grace-CPU, eine GPU basierend auf der Blackwell-Architektur (6.144 CUDA-Kerne) sowie die fünfte Generation von Tensor Cores. Er kann mit bis zu 128 GB einheitlichem Arbeitsspeicher kombiniert werden. Jensen Huang hat in seiner Keynote-Referenz direkt gesagt, dass dies die größte „Neuerfindung“ des PCs seit dem Smartphone ist.

Von den Rechenleistungskarten für Rechenzentren bis hin zum direkten Einbau in die Laptops der Menschen – NVIDIA verfolgt in der PC-Branche dieselbe Ambition wie in der KI-Infrastruktur. Hersteller wie Microsoft, Dell, Asus und HP haben bereits angekündigt, dass sie im Herbst dieses Jahres Produkte mit RTX Spark auf den Markt bringen werden. Der auf der Chain Expo gezeigte Lenovo Yoga Pro 9n ist einer der ersten Laptops mit RTX Spark.

Einführung in die Ökosystem

Wenn alle mit NVIDIA konkurrieren, müssen sie immer sagen, dass es am schwierigsten ist, die „CUDA-Ökosystem“ herauszufordern.

An einer etwas weiter hinten liegenden Stelle auf der NVIDIA-Bühne hat das Team speziell eine kleine KI-Klasse eingerichtet. Alle halbe Stunde hält ein NVIDIA-Mitarbeiter für die Besucher eine kurze Vorlesung über die Architektur der Datenplattform, KI-Agenten und andere Themen.

Daneben befindet sich der Stand des NVIDIA Deep Learning Institute (DLI). Ein Mitarbeiter des NVIDIA DLI hat GeekPark erzählt, dass das Institut bereits über 10 Jahre Geschichte hat.

Auch auf der Messe wird versucht, die Besucher zu gewinnen | Bildquelle: GeekPark

Der Mitarbeiter des DLI hat GeekPark erzählt, dass das Kursystem des Instituts bereits ziemlich vollständig ist – von den Grundlagen des Deep Learning, der generativen KI und den Sprachmodellen bis hin zur Infrastruktur gibt es entsprechende Online-Kurse. Viele der Einführungs-Kurse sind völlig kostenlos. Man kann sich einfach ein Konto anlegen und lernen. Sie eignen sich gut für Anfänger, die mit der Geschichte und den Grundkonzepten der KI beginnen möchten.

Die bezahlten Schulungen sind eher anspruchsvoll. Es gibt NVIDIA-Einzelpersonen, die die Teilnehmer den ganzen Tag lang in Theorie und Code schulen. Die Cloud-Umgebung ist bereits mit GPU vorbereitet. Die Teilnehmer müssen nur einen Laptop mitbringen. Ein Kapitel Theorie, ein Kapitel Praxis, über 8 Stunden hinweg. „Die Lektionen sind voller Informationen. Man muss sie normalerweise nochmal nachher verarbeiten.“ Die Unterlagen können auch 6 Monate nach der Schulung noch abgerufen werden, um das Üben zu erleichtern.

Außer für individuelle Entwickler ist die Unternehmens-Schulung des DLI auch ein beträchtlicher Geschäftszweig. „Viele große Unternehmen kaufen unsere Kurse für ihre Mitarbeiter, um ihre KI-Verständnis systematisch zu verbessern.“ Die Prüfungen und Zertifizierungen finden in NVIDIA's Büro in Peking vor Ort statt. Die erhaltenen Zertifikate können in den Lebenslauf geschrieben werden. „In dieser KI-Ära ist es immer besser, etwas zu haben als nichts.“

Der Stolz als „Lieferant“ | Bildquelle: GeekPark

Man kann aus dem DLI einiges über die Schwierigkeit erkennen, die „CUDA-Ökosystem“ zu überwinden. Die Schutzmauern wurden Schritt für Schritt aufgebaut.

Auf der Chain Expo kann man auf NVIDIA's „verkleinerter GTC“-Bühne sehen, wie dieses momentan heißeste KI-Symbol alle Partner durch die „fünf Etagen Kuchen“-Strategie möglichst weitgehend in sein System integriert.

Bei der GTC-Konferenz letzten Jahres hat ein NVIDIA-Manager in einem Interview mit GeekPark gesagt: Wir kümmern uns nicht darum, welches NVIDIA-Produkt/Service Sie verwenden. Wichtig ist, dass Sie unsere Services nutzen. Vielleicht ist es diese Einstellung, die diese Firma, die mit einem „Dreieck“ begann, zu einem unschlagbaren KI-Riesen gemacht hat.

*Bildquelle: GeekPark

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „GeekPark“ (ID: geekpark), Autor: Jing Yu. 36Kr hat die Veröffentlichung mit Genehmigung vorgenommen.